□趙定濤 董慧萍 [中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 合肥 230026]

引言

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的不斷發(fā)展，旅游業(yè)已成為全球經(jīng)濟(jì)中發(fā)展勢頭最強(qiáng)勁、規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)之一，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的產(chǎn)業(yè)地位和經(jīng)濟(jì)作用逐步增強(qiáng)，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)性、社會(huì)就業(yè)的帶動(dòng)力、以及文化與環(huán)境的促進(jìn)作用日益顯現(xiàn)。在我國，旅游業(yè)更是擴(kuò)內(nèi)需、調(diào)結(jié)構(gòu)、促就業(yè)、惠民生的重要抓手和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)型升級的切入點(diǎn)和突破口。2009年12月1日，國務(wù)院頒發(fā)了《關(guān)于加快發(fā)展旅游業(yè)的意見》，突出強(qiáng)調(diào)要把旅游業(yè)培育成國民經(jīng)濟(jì)的戰(zhàn)略性支柱產(chǎn)業(yè)和人民群眾更加滿意的現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，標(biāo)志著旅游業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中戰(zhàn)略地位的確立。改革開放以來,我國旅游業(yè)發(fā)展突飛猛進(jìn)，成績顯著，然而中國國家旅游局局長邵琪偉指出中國目前只是旅游大國，離旅游強(qiáng)國還存在著很大差距，最大的問題就是“一流資源，二流開發(fā)，三流服務(wù)”。

由經(jīng)濟(jì)增長理論可知，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)增長的兩大直接途徑是增加要素投入和改善效率。短期內(nèi)要素投入可能會(huì)給經(jīng)濟(jì)帶來高增長，但是由于要素收益遞減規(guī)則，這種高增長是不可持續(xù)的。因此，效率問題成為旅游產(chǎn)業(yè)亟待重點(diǎn)關(guān)注的問題。當(dāng)前中國各區(qū)域旅游業(yè)投入產(chǎn)出效率究竟存在怎樣的差異？是什么因素影響了旅游業(yè)的投入產(chǎn)出效率？區(qū)域旅游的發(fā)展呈現(xiàn)怎樣的特點(diǎn)和態(tài)勢？這是本文力圖研究的問題。

一、文獻(xiàn)回顧

最早提出技術(shù)效率測量概念的是Farrell 和Afriat[1]，是用來衡量一個(gè)企業(yè)在等量要素投入條件下，其產(chǎn)出與最大產(chǎn)出的距離，距離越大，則技術(shù)效率越低。通常在固定的技術(shù)水平條件下，一個(gè)生產(chǎn)單位的綜合技術(shù)效率是指實(shí)際產(chǎn)出與其生產(chǎn)前沿面之間的差值，見圖1所示。其中，將所有可能的投入產(chǎn)出向量所組合的集合稱之為生產(chǎn)可能集，而當(dāng)中有效率的投入產(chǎn)出向量稱之為生產(chǎn)前沿面[1]。

圖1 技術(shù)效率圖示

目前，對于某個(gè)行業(yè)或者企業(yè)運(yùn)行效率的研究，國內(nèi)外的很多學(xué)者運(yùn)用前沿分析法，其中非常具有代表性的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA，Data Envelopment Analysis）和隨機(jī)前沿分析法（SFA，Stochastic Frontier Analysis）。本文梳理了關(guān)于旅游產(chǎn)業(yè)效率的現(xiàn)有研究，對作者的主要觀點(diǎn)進(jìn)行了總結(jié)，詳細(xì)內(nèi)容可見表1。

表1 國內(nèi)外旅游業(yè)效率的相關(guān)研究

可以看出，國內(nèi)外旅游業(yè)效率研究中DEA和SFA都得到了較為廣泛的應(yīng)用，然而盡管SFA具有較好的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的排除功能，但其單一產(chǎn)出指標(biāo)的設(shè)定使得其并不是太適合旅游業(yè)的效率評價(jià)。國外關(guān)于旅游業(yè)地研究較多的集中在微觀層面，如對景點(diǎn)、旅行社和酒店等旅游業(yè)內(nèi)部的微觀實(shí)體進(jìn)行研究，在宏觀層面上進(jìn)行分析研究的很少，對于影響因素的覆蓋面也較小；國內(nèi)有少量宏觀層面的分析，但多停留在效率的估計(jì)及比較，沒有深入分析區(qū)域間究竟存在怎樣的差異，造成這些差異的真正原因又是什么，而這些恰恰是區(qū)域旅游主管部門和旅游企業(yè)深切關(guān)注的問題；在影響因素的指標(biāo)選取方面，較為缺乏具備實(shí)際可操作性的因素驗(yàn)證。

本文通過構(gòu)建兩階段DEA模型，首先對中國各地區(qū)2008年旅游業(yè)的區(qū)域技術(shù)效率差異進(jìn)行了評價(jià)分析，然后結(jié)合已有研究和新業(yè)態(tài)構(gòu)建了影響因素指標(biāo)體系，通過主成分回歸探究區(qū)域旅游業(yè)效率差異的成因，并根據(jù)不同類型區(qū)域給出了相應(yīng)的政策建議。

二、模型及變量選擇

（一）DEA評價(jià)方法

DEA 方法最初由美籍運(yùn)籌學(xué)家Charnes 和Cooper于1978年提出，是一種評價(jià)多投入多產(chǎn)出決策單元(DMU，Decision Making Units)效率的方法。其核心思想是在保持決策單元的投入或者產(chǎn)出不變的條件下，借助于數(shù)學(xué)方法確定一個(gè)最小投入或最大產(chǎn)出邊界，即相對有效的生產(chǎn)前沿面。接著運(yùn)用投射后的決策單元偏離生產(chǎn)前沿面的程度來說明它們是否相對有效[10]。

假設(shè)有n個(gè)決策單元DMUj，它的投入表示為xj=(x1j,x2j,…,xmj)T，產(chǎn)出則為yj=(y1j,y2j,…,ymj)T。DMUj的效率問題就是考慮以下線性規(guī)劃模型：

上述方程表示規(guī)模報(bào)酬不變，即傳統(tǒng)的CCR模型，計(jì)算可得到綜合技術(shù)效率（EFF）。如果添上附加限制條件方程將表示規(guī)模報(bào)酬可變，即BCC模型，可求得純技術(shù)效率（TE）。而規(guī)模效率等于綜合技術(shù)效率除以純技術(shù)效率，表示的是兩個(gè)有效的生產(chǎn)前沿面之間的距離，即SE=EFF/TE。方程中的θ值（0＜θ≤1）為第j個(gè)決策單元DMU的相對效率，如果θ值 等于1，就說明該決策單元是技術(shù)有效的，否則θ值越低說明效率越低、資源配置不合理程度越高。

（二）主成分回歸法

由于旅游業(yè)的高關(guān)聯(lián)性特征，使得在指標(biāo)選取過程中很難避免多重共線性的存在，因此直接對變量進(jìn)行回歸，使得顯著性檢驗(yàn)失去意義，結(jié)果也存在較大的偏差。為了避免這種情況，本文利用原始數(shù)據(jù)對自變量進(jìn)行主成分回歸分析。多元統(tǒng)計(jì)中的主成分回歸方法是采用較少的新變量（主成分）代表原來的變量，這些新變量是原變量的線性組合，他們正交的新變量捕捉了盡可能多的原變量的變差，包含了原變量的大部分信息，而且消除了原變量的多重共線性，降低了變量的系數(shù)，從而很好地解決了上述問題。

（三）樣本及指標(biāo)選取

本文選取全國30個(gè)省、直轄市和自治區(qū)（以下為方便統(tǒng)稱為?。┑?008年旅游業(yè)的截面數(shù)據(jù)作為DEA模型中的決策單位DMU，主要考慮2008年我國人均GDP突破3000美元，標(biāo)志著休閑大眾旅游時(shí)代的到來，而之前旅游業(yè)一直都處在起步階段，數(shù)據(jù)變動(dòng)較大，時(shí)間序列分析存在偏差，因此選取2008年作為立足點(diǎn)進(jìn)行分析是恰當(dāng)?shù)?。研究對象中不包括港、澳、臺(tái)地區(qū)，投入產(chǎn)出指標(biāo)主要來源于《中國旅游年鑒2009》、《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒2009》和各省政府網(wǎng)站，影響因素指標(biāo)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒2009》、《中國旅游統(tǒng)計(jì)年鑒2009》和慧科搜索數(shù)據(jù)庫，指標(biāo)選取如圖2。

圖2 投入產(chǎn)出及影響因素指標(biāo)體系

本文在參考相關(guān)研究以及旅游業(yè)本身特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，選取了投入產(chǎn)出的指標(biāo)，其中工農(nóng)業(yè)示范點(diǎn)是新形勢下旅游業(yè)的重要組成部分，加入它是對旅游新業(yè)態(tài)的側(cè)面考察。影響因素方面，主要做如下考察：

1．區(qū)位條件。區(qū)位條件是區(qū)域發(fā)展差異化的重要因素。在旅游業(yè)中，可達(dá)性解決了旅游目的地首要問題——“能來”，同時(shí)，部分地區(qū)的難以到達(dá)性亦可能轉(zhuǎn)化成旅游的原動(dòng)力——“想來”，從而構(gòu)成區(qū)域發(fā)展?jié)摿Α１疚牟捎酶咚俟防锍虜?shù)來衡量區(qū)域的可達(dá)性。

2．經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對于旅游業(yè)的發(fā)展有著顯著的影響。多項(xiàng)研究表明，旅游需求是基于基本需求滿足基礎(chǔ)上的高層需求，人均GDP達(dá)到3000美元以上旅游業(yè)將迎來井噴期，因此本文選取人均GDP對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行考察。然而一方面較高的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)帶來商務(wù)旅游的發(fā)達(dá)，另一方面由于旅游的體驗(yàn)性消費(fèi)特點(diǎn)，使得區(qū)域旅游消費(fèi)能力存在隨地理位移遞減的擴(kuò)散輻射效應(yīng)，即消費(fèi)發(fā)生在區(qū)域外。

3．旅游企業(yè)數(shù)量及資產(chǎn)規(guī)模。旅游企業(yè)作為旅游活動(dòng)的服務(wù)者和組織者，是旅游市場運(yùn)作的主體，顯然直接影響旅游業(yè)的投入產(chǎn)出效率。旅游企業(yè)的數(shù)量及資產(chǎn)規(guī)模反映了地方旅游業(yè)的活力和地位，同時(shí)這兩個(gè)指標(biāo)的結(jié)合能考察地方旅游企業(yè)平均規(guī)模的大小，從而探究當(dāng)下環(huán)境中區(qū)域旅游發(fā)展的定位，哪種方式更有利于資源整合，大力促進(jìn)中小旅游企業(yè)發(fā)展還是著力培養(yǎng)旅游龍頭企業(yè)？

4．媒體報(bào)道量。隨著網(wǎng)絡(luò)媒體和社交網(wǎng)絡(luò)等新業(yè)態(tài)的不斷普及，媒體報(bào)道及宣傳對旅游業(yè)的影響不可忽視。旅游業(yè)的研究中基本將旅游業(yè)同其他產(chǎn)業(yè)做同樣的處理，而忽視了旅游業(yè)體驗(yàn)性消費(fèi)的特點(diǎn)，即旅游業(yè)的產(chǎn)品需求是引導(dǎo)型、開發(fā)型的，有別于其他產(chǎn)業(yè)。本文采用慧科搜索數(shù)據(jù)庫中各地區(qū)的所有地方媒體的報(bào)道總量來進(jìn)行考察。

三、實(shí)證結(jié)果分析

（一）技術(shù)效率評價(jià)

本文運(yùn)用Matlab7.0軟件，綜合考慮DEA的CCR模型和BCC模型，對各DMU的技術(shù)效率進(jìn)行了分析，結(jié)果見表2。

表2 基于DEA求得的區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)效率值

在不考慮環(huán)境變量和隨機(jī)因素影響情況下，2008年我國各省市旅游產(chǎn)業(yè)綜合技術(shù)效率均值為0.752，純技術(shù)效率均值為0.848，規(guī)模效率均值為0.887。其中同時(shí)技術(shù)有效和規(guī)模有效的有八個(gè)省市分別是天津、上海、廣東、吉林、黑龍江、河南、重慶和貴州，只占樣本數(shù)的26.7%，他們構(gòu)成了我國區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)的效率前沿面。江蘇、海南、湖南、四川、青海、寧夏等六個(gè)省是純技術(shù)有效而非規(guī)模有效，這些區(qū)域按照現(xiàn)有的產(chǎn)出計(jì)算，其投入很難再減少了。其他的16個(gè)省市既非技術(shù)有效也非規(guī)模有效，即使減少其部分投入，也有可能保持當(dāng)前的產(chǎn)出水平不變。

進(jìn)一步比較東部、中部、西部地區(qū)旅游產(chǎn)業(yè)的平均技術(shù)效率，如圖3所示。圖中明確顯示出，總效率和規(guī)模效率均值呈現(xiàn)出中部地區(qū)最高，其次是東部，西部最低。這與整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)的中部地區(qū)低于東部地區(qū)的特點(diǎn)不同。進(jìn)一步分析原始投入產(chǎn)出發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)旅游產(chǎn)出低，但是相對的景區(qū)數(shù)、從業(yè)人數(shù)等投入也較少，而DEA衡量的是投入產(chǎn)出之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，（相對于中部地區(qū)）東部地區(qū)的投入增量大于產(chǎn)出增量，這可能是造成中部地區(qū)技術(shù)效率高于東部地區(qū)的原因。而純技術(shù)效率依然是東、中、西逐漸降低的趨勢。

圖3 2008年東中西部平均技術(shù)效率

第一，我國旅游產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率普遍較低，從投入角度看，導(dǎo)致技術(shù)無效率的主要原因是資源的非有效利用，大部分地區(qū)景區(qū)資源冗余。其中，遼寧、廣西、山西的旅游從業(yè)人數(shù)冗余；安徽、湖北、云南、陜西、新疆星級飯店數(shù)量冗余；內(nèi)蒙古、江西旅行社數(shù)量過多。北京的星級飯店和旅游從業(yè)人數(shù)都冗余，河北、山東的旅行社和從業(yè)人數(shù)則過多。30個(gè)省市數(shù)據(jù)中除少數(shù)DEA有效省市以外，其他無效率決策單元都需做較大調(diào)整才能達(dá)到前沿水平。從產(chǎn)出角度看，各省市的境內(nèi)外旅游收入和人數(shù)都還有很大提升空間。

第二，我國區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)的發(fā)展格局和地區(qū)分布差異也較大，很大程度上受到地理區(qū)位、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度、國家相關(guān)政策以及管理體制等條件的影響。對于既處于技術(shù)有效又處于規(guī)模最大的地區(qū)，雖然他們在投入產(chǎn)出效率上都是優(yōu)秀的，但也是有區(qū)別的，例如天津、上海和廣東，由于經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)，表現(xiàn)為人文旅游資源豐富、旅游企業(yè)多、旅游從業(yè)人數(shù)多，在產(chǎn)出方面國際旅游收入明顯高于其他省市。而中西部地區(qū)是，雖然投入不大，處于起步階段，但是投入產(chǎn)出的相對效率較高，例如吉林、黑龍江、河南、重慶、貴州五省，因此，也在發(fā)展良好之列。

通過波士頓矩陣工具，綜合純技術(shù)效率和規(guī)模效率兩個(gè)方面，以平均值為界將30個(gè)地區(qū)劃分為四種類型，如圖4所示。

圖4 波士頓矩陣及其象限地區(qū)

第一象限類型為“雙高型”，即純技術(shù)效率及規(guī)模效率均高于平均值的省市，包括上海北京、天津、福建、廣東、吉林、黑龍江、河南、湖南、重慶、貴州、四川和云南13個(gè)省市，這些區(qū)域或者旅游資源豐厚，或者區(qū)位和經(jīng)濟(jì)實(shí)力優(yōu)勢明顯，或者二者兼?zhèn)?，具有大力發(fā)展旅游產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)條件和環(huán)境優(yōu)勢，今后應(yīng)著重促進(jìn)區(qū)域內(nèi)城市間優(yōu)勢互補(bǔ)與錯(cuò)位發(fā)展，更多地著力于潛在需求的引導(dǎo)與潛在市場的拓展。

第二象限類型為“低高型”，其純技術(shù)效率低于平均值，但規(guī)模效率高于平均值。包括安徽、湖北、江西、山西、陜西、河北、廣西和內(nèi)蒙古8個(gè)省市，這些區(qū)域的旅游產(chǎn)業(yè)急需提高現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)資源的利用效率。

第三象限類型為“雙低型”，包括甘肅、山東和新疆3個(gè)省市，以新疆為例，其純技術(shù)效率為0.3397，規(guī)模效率為0.5349，兩者均有較大的提升空間。這類省市的改善更為困難，一方面要注重管理水平的提高，另一方面要促進(jìn)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大。

第四象限類型為“高低型”，包括江蘇、浙江、遼寧、海南、青海和寧夏6個(gè)省市，其純技術(shù)效率高于均值，規(guī)模效率低于均值。后續(xù)發(fā)展的重點(diǎn)是擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，實(shí)現(xiàn)資源的集中優(yōu)化配置。

（二）影響因素分析

由于各因素之間存在著多重相關(guān)性，如果采用最小二乘法進(jìn)行回歸，估計(jì)結(jié)果有時(shí)會(huì)很不理想。為了消除回歸分析中自變量之間的近似線性關(guān)系，本文采用了主成分與回歸分析相結(jié)合的主成分回歸法。它可以克服回歸問題中由于自變量之間的高度相關(guān)而產(chǎn)生的分析困難。

X1、X2、X3、X4、X5分別表示公路里程、人均GDP、旅游企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)數(shù)量和媒體報(bào)道量。首先我們利用SPSS對五個(gè)因素進(jìn)行主成分分析，ESSL是因子提取的結(jié)果，是未經(jīng)旋轉(zhuǎn)的因子載荷的平方和。它給出的是每個(gè)成分的特征值說明的方差占總方差的百分比和累計(jì)百分比，提取特征值大于1的，前三個(gè)因子為主成分，累計(jì)百分比是82.236。

表3 總方差分解

根據(jù)因子得分系數(shù)和原始變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，可以計(jì)算每個(gè)觀測量的各因子的得分?jǐn)?shù)，并可以據(jù)此對觀測量進(jìn)行進(jìn)一步的分析。旋轉(zhuǎn)后的因子（主成分）表達(dá)式可以寫成：

同時(shí)，我們得到兩個(gè)獨(dú)立的主因子F1（實(shí)力因子），F(xiàn)2（設(shè)施因子），剔除了隨機(jī)干擾。我們以每個(gè)因子的得分值作為自變量，以區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)的總效率值Y為因變量進(jìn)行逐步回歸分析，最終得到總效率值和自變量之間的關(guān)系，結(jié)果可見表5。

回歸結(jié)果顯示因變量和自變量存在著顯著的線性關(guān)系，可以建立線性方程（通過了F檢驗(yàn)）。結(jié)果中方差膨脹因子VIP都是1，說明變量之間已無多重共線性。DW 檢驗(yàn)值為1.787 和2.084，均在2的上下浮動(dòng)，可見殘差序列幾乎不存在自相關(guān)，因此回歸方程能很好地解釋變量。另外，方程共有兩個(gè)自變量，應(yīng)該參考調(diào)整的判定系數(shù)0.797。因變量能夠被模型很好地解釋，因?yàn)閿M合優(yōu)度也顯示較高。綜上所述，研究所得的回歸結(jié)果被證實(shí)具備合理性，其方程可表示為：

表4 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣

下面將表達(dá)式（1）、（2）分別帶入到回歸方程式（3）中，化簡可得到最原始的五個(gè)解釋變量與旅游產(chǎn)業(yè)總效率值之間的關(guān)系式，將系數(shù)保留3位小數(shù)，其表達(dá)式可寫為：

從R2等值判斷，我們得到的回歸方程擬合程度優(yōu)良，從回歸系數(shù)的符號來看，我們發(fā)現(xiàn)公路里程、人均GDP、旅游企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)數(shù)量和媒體報(bào)道量均對旅游產(chǎn)業(yè)的效率起正向拉動(dòng)作用，影響強(qiáng)度系數(shù)分別為：0.015、0.107、0.043、0.108、0.131。由此得到，五大因素對旅游效率的影響程度由強(qiáng)到弱依次為：媒體報(bào)道量、企業(yè)數(shù)量、人均GDP、旅游企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和公路里程。

表5 各方程系數(shù)表

結(jié)果可以看出，區(qū)位條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游資產(chǎn)規(guī)模對旅游業(yè)的發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用，然而多嵌入在區(qū)域特性里面，具有主管部門的不可操作性，因此對效率的影響效果不是特別明顯；而媒體報(bào)道量和企業(yè)數(shù)量的顯著影響很好地證實(shí)了旅游業(yè)的消費(fèi)需求的引導(dǎo)型、開發(fā)型特點(diǎn)，同時(shí)二者的實(shí)際可操作性使得地方旅游主管部門應(yīng)當(dāng)充分地重視，一方面應(yīng)當(dāng)結(jié)合傳媒新業(yè)態(tài)適時(shí)更新宣傳方式，加強(qiáng)區(qū)域間的宣傳合作，突破行政區(qū)域限制，形成線路旅游，避免“滿天星”的無序競爭和重復(fù)建設(shè)；另一方面，積極培養(yǎng)龍頭型旅游集團(tuán)企業(yè)，充分整合區(qū)域旅游資源，大力促進(jìn)旅游中小型企業(yè)的建設(shè)，增強(qiáng)區(qū)域旅游業(yè)的活力。

四、結(jié)論

本文通過構(gòu)建兩階段DEA模型，對2008年我國區(qū)域旅游業(yè)技術(shù)效率及影響因素進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)，我國旅游業(yè)在效率水平上存在顯著的區(qū)域差異，技術(shù)與規(guī)模效率同時(shí)有效的地區(qū)只占樣本數(shù)的26.7%，還存在很大的上升空間。區(qū)域總效率和規(guī)模效率均值呈現(xiàn)出中部最高，東部次之，西部最低的形勢，中部正處于享受規(guī)模效益的發(fā)展階段；純技術(shù)效率依然是東、中、西逐漸降低的趨勢，說明在旅游資源開發(fā)利用水平上依然與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著密切關(guān)系。

從投入角度來看，導(dǎo)致區(qū)域技術(shù)無效率的主要原因是資源的非有效利用，我國大部分地區(qū)存在景區(qū)資源冗余的現(xiàn)象，這主要是因?yàn)槿狈^(qū)域間的規(guī)劃整合，存在不同區(qū)域間各自為戰(zhàn)，存在無序開發(fā)，重復(fù)建設(shè)等諸多資源浪費(fèi)現(xiàn)象。此外，遼寧、廣西、山西地區(qū)的旅游從業(yè)人員存在冗余；安徽、湖北、云南、陜西、新疆星級飯店數(shù)量存在冗余；內(nèi)蒙古、江西旅行社數(shù)量過多；北京的星級飯店和旅游從業(yè)人數(shù)都存在冗余；河北、山東的旅行社和從業(yè)人員存在冗余。

影響因素方面，五個(gè)指標(biāo)均對旅游業(yè)的發(fā)展起著正向拉動(dòng)作用。影響強(qiáng)度大小依次為：媒體報(bào)道量、企業(yè)數(shù)量、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模和區(qū)位條件。其中，區(qū)位條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、旅游資產(chǎn)規(guī)模盡管在地方旅游也發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用，然而因其區(qū)域的路徑依賴和長期性，使得旅游主管部門難以直接操作從而促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展；而旅游業(yè)的消費(fèi)者需求存在需引導(dǎo)、需開發(fā)的特點(diǎn)，使得媒體報(bào)道量和企業(yè)數(shù)量可以作為地方旅游主管部門切實(shí)有力的“抓手”。

[1]TIMOTHY J,COELLI D S,et al.效率與生產(chǎn)率分析引論[M].王忠玉,譯.北京：中國人民大學(xué)出版社，2002.

[2]BARROS C P,BOTTI L,NICOLAS P,et al.Performance of French destinations:Tourism attraction perspectives [J].Tourism Management,2011,32(1):141-146.

[3]K?ksal C D,AKSU A A.Efficiency evaluation of A-group travel agencies with data envelopment analysis (DEA):A case study in the Antalya region,Turkey[J].Tourism Management,2007,(28):830-834.

[4]CHEN Ching-Fu.Applying the stochastic frontier approach to measure hotel managerial efficiency in Taiwan[J].Tourism Management,2007(28):696-702.

[5]Ramo′n Fuentes.Efficiency of travel agencies:A case study of Alicante,Spain[J].Tourism Management,2011,(32):75-87.

[6]朱順林.區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)的技術(shù)效率比較分析[J].經(jīng)濟(jì)體制改革,2005,(2):116-119.

[7]楊勇,馮學(xué)鋼.中國旅游企業(yè)技術(shù)效率省際差異的實(shí)證分析[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理,2008,(8):68-74.

[8]顧江,胡靜.中國分省區(qū)旅游生產(chǎn)效率模型創(chuàng)建與評價(jià)[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2008,19(4):93-98.

[9]朱承亮,岳宏志,嚴(yán)漢,平李婷.基于隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)的我國區(qū)域旅游產(chǎn)業(yè)效率研究[J].旅游學(xué)刊，2009,(12):18-22.

[10]魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡(luò)分析[M].北京：科學(xué)出版社，2004.

[11]田里.旅游經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：高等教育出版社,2002:208.

[12]郭嵐,張勇,李志娟.基于因子分析與DEA 方法的旅游上市公司效率評價(jià)[J].管理學(xué)報(bào)，2008，5(2):258-262.

[13]簡玉峰,劉長生.隨機(jī)前沿函數(shù)、酒店管理效率及其影響因素研究[J].旅游論壇，2009,(4):540-544.

[14]傅利平,王中亞.基于DEA模型的資源型城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率實(shí)證研究[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)（社科版），2010,12(6):20-23

[15]ARGENTI.J.Corporate collapse:the cause and symptoms [M].New York:Wiley,1976.

[16]BARROS C P.Evaluating the efficiency of a small hotel chain with a Malmquist productivity index[J].International Journal of Tourism Research,2005,(7):173-184.

[17]CHARNES A，COOPER W W,RHODES E.Measuring the efficiency of decision making units [J].European Journal of Operational Research,1978,2(6):429-444.

[18]CHIANG W E,TSAI M H,WANG L S M.A DEA evaluation of Taipei hotels [J].Annals of Tourism Research,2004,(31):712-715.

[19]FARRELL M J.The Measurement of Productive Efficiency[J].Journal of the Royal Statistical Society,1975,120(3):253-290.

[20]FNCHS M.Strategy development in tourism destinations:a DEA approach [J].The Poznan University of Economics Review,2004,(1):52-73.

[21]HWANG S,CHANG T.Using data envelopment analysis to measure hotel managerial efficiency change in Taiwan[J].Tourism Management,2003,(24):357-369.

[22]SIGALA M.Using data envelopment analysis for measuring and benchmarking productivity in the hotel sector [J].Journal of Travel and Tourism Marketing,2004,(16):39-60.

[23]SIMAR L,WILSON P W.Estimation and inference in two-stage:semi-parametric models of production processes [J].Journal of Econometrics,2007,(136):31-64.

[24]WOBER K W.Data envelopment analysis [J].Journal of Travel &Tourism Marketing,2006,(4):91-108.